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在AI浪潮席卷下，很多行業的職位描述中開始增加了'熟悉AI工具及應用者優先'這樣的要求。這不是偶然現象，而是就業市場正在發生的根本轉變。

全球AI市場正以驚人速度擴張，預計規模將從2025年的2440億美元猛增至2030年的8270億美元，年復合增長率高達24%。這一爆發式增長直接催生了大量AI相關崗位需求。

然而，人才供應遠跟不上市場步伐。目前全球AI相關行業預計需約9700萬專業人才，供給缺口達35%。在中國，情況更為突出——2024年人工智能專業畢業生僅4萬多人，而整個行業人才缺口卻高達500萬。

這對準備跳槽或找工作的你來說，既是挑戰也是機遇。過去，求職者需要精通Word或Excel；而現在，雇主更關心的是："你能有效利用AI工具嗎？"這不僅是技能要求的簡單更新，而是工作方式的全面重構。但問題來了：當面試官問"請談談你的AI應用能力"時，你該如何準備？簡單回答"我用過ChatGPT或者DeepSeek"顯然遠遠不夠。尤其在AI可能導致部分傳統崗位逐漸消失的背景下，展示自己真正的AI協作能力變得尤為關鍵。

作為準備跳槽的你，需要具備哪些AI能力？企業會從哪些方面評估你的AI應用水平？這份"建議倒背如流"的清單，或許能幫你在AI時代的求職競爭中贏得優勢。

一、基本技能層面

這是AI能力評估的基礎部分，無論應聘哪個崗位，求職者都應掌握這些核心技能。它們是你與AI有效協作的基本前提，也是面試官的首要考察點。

1、AI對話設計能力

與AI進行有效溝通需要特定技巧，熟練的AI使用者能夠：

• 巧妙構建問題，避免模糊不清的表述；

• 提供必要的背景信息和約束條件；

• 根據不同任務類型調整提問策略；

• 掌握系統提示和引導技巧；

就是說同樣一個問題，不同提問方式可能導致截然不同的結果。有經驗的使用者往往能一次性獲得更準確、更有用的回答。

2、質量評估與校正能力

AI生成內容質量參差不齊，辨別能力至關重要：

• 快速識別事實錯誤或邏輯缺陷;

• 判斷AI回答是否切中要點;

• 在必要時引導AI進行修正和完善;

這一能力往往取決于個人在特定領域的專業素養。沒有基礎知識，很難判斷AI輸出的優劣，這也是為什么AI增強而非替代專業人才。

3、工具生態掌握能力

AI工具日新月異，適應不同工具的能力變得重要：

• 了解不同模型（ChatGPT或者DeepSeek）的優勢和局限性;

• 熟悉行業特定的AI應用工具;

• 能夠根據任務選擇最合適的AI解決方案;

在我們看來，真正的AI高手不會局限于單一工具，而是構建自己的"AI工具箱"，靈活應對各種場景需求。

二、進階能力層面

這些能力將幫助求職者脫穎而出。掌握這些進階技能，不僅能讓你在面試中贏得優勢，更能在實際工作中創造獨特價值，成為組織中不可替代的AI人才。

1、問題拆解與流程設計

AI雖強大但有其局限，優秀使用者能夠：

• 將復雜任務分解為AI可處理的子任務；

• 設計人機協作的工作流程；

• 明確區分人工判斷與AI處理的邊界；

這種系統思維在處理復雜項目時尤為關鍵。正如一位資深產品經理告訴我的："AI是強大的執行者，但需要人類設計整體解決方案。"

2、業務場景整合能力

技術最終要服務于業務，這要求：

• 識別業務流程中AI可優化的環節；

• 評估AI應用的投入產出比；

• 設計符合業務需求的AI應用方案；

其實我們注意到很多失敗的AI項目都犯了同樣的錯誤：技術導向而非問題導向。真正的價值在于解決實際業務痛點，而不是炫技。

3、適應性學習能力

AI領域日新月異，持續學習至關重要：

• 跟蹤前沿技術發展；

• 快速掌握新工具和方法；

• 建立個人知識管理體系；

技術飛速發展的今天，"會學習"比"已學會"更重要。

三、崗位AI能力評估方向

在AI已滲透各行各業的今天，招聘方對不同職位的AI能力要求各不相同。求職者需要了解自己所在領域的特定評估標準，遠遠超出了簡單的"你用過AI嗎"這類表面問題。

以下是三個典型崗位的AI能力評估重點，對照檢查，你準備好了嗎？

1、軟件工程崗位

對程序員和開發者的AI能力評估應關注：

• AI輔助編程的熟練程度與實踐案例；

• 代碼優化與質量把控能力；

• 模型API集成及調用的技術水平；

實踐建議：設計一個有明確邊界的編程任務，讓候選人使用AI編程助手完成，重點觀察他們如何與AI協作、如何審核和優化AI生成的代碼，以及解決過程中的思考方式。

2、內容與創意崗位

對作家、設計師及營銷人員的評估重點是：

• AI生成內容的精修與增強能力；

• 品牌語調與AI輸出協調的控制技巧；

• 高效引導AI創意的提示詞設計能力；

正如一位資深創意總監所言："真正的創意人才能夠讓AI成為創作伙伴，擴展表達可能性，而不是被工具限制。"

3、數據分析崗位

數據分析師和業務決策者的AI能力核心在于：

• 數據真實性驗證與解讀能力；

• 業務問題轉化為AI可處理的假設能力；

• 將AI分析結果轉化為可執行建議的能力；

這類崗位的評估尤其應該關注候選人如何在AI提供的多種分析結果中識別有價值的見解，以及如何避免常見的數據誤讀陷阱。

四、企業考核AI人才標準
1、實用評估問題庫

以下是面試官常用來考察AI能力的高含金量問題：

• "描述一次你使用AI解決工作難題的具體經歷，尤其是遇到的挑戰和你的解決方法。"

• "當你發現AI給出的答案不準確或不完整時，你通常如何處理？請舉一個實際例子。"

• "在你看來，目前AI工具在你的專業領域中最大的三個局限是什么？你如何在工作中規避這些風險？"

• "如果讓你設計一個部門的AI使用指南，你會包含哪些關鍵建議和注意事項？"

• "分享一個你認為AI應用不當的案例，以及你會如何改進。"

應聘者必備：提前準備2-3個真實AI應用案例，包含解決的挑戰、驗證方法和效率提升的量化數據。切忌臨時編造。面試官看重的是你的AI協作思維和批判性思考能力，而非僅僅會使用工具。

這些問題不僅考察技術掌握度，更深入探測候選人的問題解決思路和風險意識。

2、評估方法與技巧

基于行業實踐，企業通常采用以下方法評估應聘者的AI能力：

• 實操案例： 設計貼近實際工作的小型任務，觀察候選人如何利用AI解決問題。

• 多角度提問： 從技術、業務、倫理等不同維度進行提問，避免表面評估。

• 團隊模擬： 設計一個需要協作的場景，觀察候選人如何在團隊環境中應用AI工具。

• 反向思考： 詢問候選人在哪些情況下不應使用AI，考察其判斷力和邊界意識。

應聘者策略：準備應對實操測試，展示你的思考過程而非僅關注結果。提前思考AI的適用邊界和倫理考量，準備分享你在團隊中如何推廣AI應用的經驗。面試官經常通過這些方法來評估你的實際能力，而非簡歷上的技能列表。

值得注意的是，評估者自身也需要具備一定的AI應用經驗，才能做出準確判斷。否則容易出現"外行評價內行"的尷尬局面。

結語

AI能力已成為新一代職場必備技能，正如當年的電腦操作能力一樣基礎且不可或缺。不同的是，AI技能更強調人機協作而非純工具使用，更看重創造性思維而非機械操作。

技術不斷迭代，評估標準將持續演化，但一個核心事實不會改變：未來的職場贏家不是被AI替代的人，而是能夠駕馭AI拓展自身能力邊界的人。

無論你是準備跳槽還是剛入職場，請記住：招聘方關注的已經不僅是'你會不會用AI'，而是'你能否借助AI創造獨特價值'。掌握這份清單，或許正是你在AI時代就業市場中脫穎而出的關鍵。

這或許也是區分普通人才和杰出人才的新標準。

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參考資料：https://x.com/dotey/status/1898586241450250349

來源：官方媒體/網絡新聞

排版：Atlas

編輯：深思

主編: 圖靈